転倒検知とは？画像認識AIの使い方やメリット、注意点、導入実例を徹底解説

超高齢化社会の進展や労働現場での安全意識の高まりを受け、画像認識AIを活用した転倒検知技術が注目を集めています。カメラ映像をAIがリアルタイムで解析し、異常動作を即座に検出・通知するシステムは安全性と業務効率の両面で大きなメリットをもたらします。

また、検知された映像データは転倒原因の分析や再発防止にも活用でき、より高度なリスクマネジメントが可能です。

この記事では、転倒検知の基本、非接触での高精度な見守りを実現するAIの活用法、導入のメリットと注意点、そして具体的な導入事例までを解説します。

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転倒検知とは？

転倒検知とは、センサーやカメラを用いて人が転倒した瞬間を自動的に検知し、通知や記録を行う技術です。主に高齢者や身体機能に不安を抱える方の見守りを目的として活用されており、さまざまな現場で導入が進んでいます。

従来の転倒検知は、加速度センサーや人感センサーなどのハードウェアに依存していました。しかし、こうした検知方法は利用者の身体にセンサーを装着する必要があるため、違和感や装着忘れといった課題があります。

これに対し、近年はAI技術の進展により、非接触で高精度な転倒検知が可能になっています。特に画像認識AIを活用することで、転倒の兆候や発生をリアルタイムで把握することが可能となりつつあります。

AIによる転倒検知は、単なる異常の通知にとどまらず、転倒に至る前の兆候を分析して予防にも活用できる点が特徴です。

転倒検知が使われるシーン

転倒検知は、主に高齢者や身体的な制約を抱える方を対象に事故を未然に防ぐ手段としてさまざまな現場で活用されています。

代表的なシーンとしては、以下のような現場が挙げられます。これらの環境では転倒が深刻な後遺症や長期入院につながるリスクがあるため、迅速な対応が重要です。

• 高齢者向けの介護施設
• 医療機関
• リハビリセンター
• 在宅介護
• 工場・倉庫
• 建設現場

また、最近では集合住宅やサービス付き高齢者向け住宅など、個別の居室が多い環境でも転倒検知システムの導入が進んでいます。夜間や居室内のプライベート空間では、常時人が見守ることが難しいため、画像認識AIによる自動検知のニーズが高まっています。

さらに、ビルメンテナンスや警備、インフラ点検など一人で業務を行う作業現場においても、作業員の安全管理を目的として転倒検知が利用され始めています。重量物を扱う環境や高所作業の現場では転倒事故が重大な事故につながる可能性があるため、AIを活用した常時監視体制の構築が有効です。

このように、転倒検知は介護・医療に限らず、広範な分野において安全管理の要素として活用されており、今後も適用領域の拡大が見込まれます。

関連記事：「介護業界のAI活用・導入事例！ロボット・コミュニケーション介助メリット・デメリット徹底解説」

転倒を検知するハードウェアの仕組み

転倒検知には様々な方式がありますが、近年は画像認識AIの活用によってその精度と機能が飛躍的に向上しています。主な検知方法をメリット・デメリットとともに見ていきましょう。

検知方法	概要	メリット	デメリット
ウェアラブルセンサー	加速度センサーやジャイロセンサーを内蔵したデバイス（腕時計型、ペンダント型など）を身につけ、衝撃や傾きを検知する。	比較的手軽に導入可能 本人がいる場所ならどこでも検知できる	装着し忘れ、充電切れのリスクがある 誤検知（座り込むなど）の可能性がある 利用者の装着に対する抵抗感
ベッド・マットセンサー	ベッドやマットに内蔵されたセンサーで、利用者の離床や転落を検知する。	違和感なく設置できる 離床の段階で通知できるため、転倒の予防につながる	検知範囲がベッド周辺に限られる 体動が少ないと検知しにくい場合がある
カメラ（画像認識AI）	施設内に設置したカメラ映像をAIがリアルタイムで解析し、骨格情報などから人の「転倒」という姿勢・動作を認識する。	非接触・非装着で利用者に負担がない 複数人を同時に見守ることが可能 転倒だけでなく、転倒前のふらつきなど予兆検知も可能 映像により状況把握が容易	プライバシーへの配慮が必要 導入コストが比較的高価になる傾向 死角ができないようなカメラ設置が必要

特に注目されているのが、画像認識AIを活用したカメラ方式です。従来の赤外線センサーなどでは難しかった、「転倒」という複雑な事象そのものを高い精度で認識できます。

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転倒検知におけるAI技術の使い方

AI技術の進化により、転倒検知の精度と対応速度は飛躍的に向上しています。中でも、画像認識、音声解析、行動予測などの技術が注目されており、非接触・自動での異常検知が可能となりつつあります。

画像認識AI

画像認識AIを活用した転倒検知では、設置されたカメラ映像をAIがリアルタイムで解析し、人物の動きや姿勢の変化を自動的に把握することが可能です。

例えば、通常の歩行や座る動作と急激に倒れるような動作を識別し、転倒の可能性が高い場合にアラートを発します。これにより、利用者が意識を失っていたり、自力で助けを呼べない場合でも即時に周囲へ通知が届けられます。

画像認識モデルでは人物の骨格や関節の位置を高精度で捉えることも可能で、不自然な転倒動作を正確に判定できます。骨格検知・姿勢推定AIが映像をリアルタイムで解析し、映っている人物の関節点（頭、肩、腰、膝、足首など）を特定して「骨格」を推定します。

リスクの予測による異常検知

AIを活用した転倒リスクの予測分析は、過去の動作データや行動パターンをもとに将来的な転倒の可能性を事前に把握することを目的としています。

AIはまず、個人の平常時の行動パターンを学習し、「その人にとっての正常な状態」をモデル化します。そして、日々得られるデータがそのモデルから大きく逸脱した際に「異常」と判断するのです。

以下のような微細な変化をAIが継続的にモニタリングし、リスクが高まっていると判断（異常検知）された場合には事前に注意喚起を行います。

• 歩行速度の低下
• 姿勢の崩れ
• ふらつきの頻度

この技術では、センサー付きの床やウェアラブルデバイス、さらには画像認識による歩行解析など、複数のデータソースを組み合わせることで高精度な予測が可能となります。ディープラーニングを活用したモデルでは、転倒直前の兆候を過去の学習結果から抽出することも可能です。

予測分析の活用により、施設スタッフや家族は利用者の状態変化をいち早く把握し、生活環境の見直しやリハビリ計画の改善につなげることができるのも画像認識AIの特徴です。」

音声・衝撃検知による異常判定

転倒検知におけるAI活用は、音声や衝撃のデータを活用した異常判定にも広がっています。転倒時に発生する「ドン」という衝撃音や助けを求める声をAIが検知し、即座に通知するシステムが構築されます。

音声認識AIにより、カメラが死角になっている場合や画像認識が難しい環境でも異常を補足可能です。

AIは、マイクや振動センサーから取得される音や衝撃波形の特徴を分析し、通常の生活音との違いを高精度で識別します。

加えて、複数のセンサー情報を組み合わせることで、より信頼性の高い判定が可能となり誤検知の低減にも役立ちます。夜間やプライバシー配慮の必要な場所でも有効です。

音声・衝撃検知の技術は、映像に頼らない転倒検知手法として注目されており、多様な環境に対応できる監視体制の構築に貢献しています。

介護現場の転倒「防止」において、自律型ロボットはAIによる高度な状況判断と物理的な介入を組み合わせた能動的なパートナーとして活用されています。

自律型ロボット

自律型ロボットは施設内を自動で巡回し、搭載されたカメラやセンサーで利用者の様子を見守ります。AIが個人の歩行パターンを分析し、ふらつきや不安定な立ち上がりといった転倒リスクの高い状況を検知すると、その場で「手すりをお使いください」「少し休みましょうか」などと音声で注意を促して事故を未然に防ぎます。

さらに、単なる見守りだけでなく、体操やレクリエーションを主導して利用者の運動機能を維持・向上させ、転倒しにくい身体づくりを支援する役割も担います。これにより、スタッフの業務負担を軽減しながら、一人ひとりに寄り添った24時間体制での予防的なケアを実現して利用者の安全とQOL（生活の質）向上に貢献します。

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転倒検知にAIを活用するメリット

画像認識AIを活用した転倒検知は、従来の手法では得られなかった多くの利点を備えています。以下では、具体的なメリットを4つの観点から解説していきます。

非接触での見守りが可能

画像認識AIを用いた転倒検知のメリットの一つが、非接触での見守りが可能である点です。従来の転倒検知では利用者の身体に装着するタイプが主流でしたが、装着の煩わしさや着用忘れ、機器の充電切れといった課題が存在していました。

これに対し、画像認識AIはカメラ映像から人物の動作を分析するため、利用者の身体に何かを取り付ける必要がありません。監視対象となる本人は見守られていることを意識することなく、自然な生活環境の中で安全を確保できます。

また、プライバシーへの配慮として骨格抽出やシルエット化された映像を解析する方式を採用すれば、人物の特定を避けつつも高精度な検知が可能です。

こうした技術は、在宅見守りやマンション内の共用スペースなど多様な環境における安全対策として注目されています。

24時間モニタリングできる

画像認識AIを活用した転倒検知は常時稼働するシステム構成が可能であり、24時間体制でのモニタリングを実現できます。人の目による監視には限界がありますが、AIによる映像解析は疲労や集中力の低下がなく常に一定の精度で映像を解析し続けることが可能です。

このモニタリング体制により、日中はもちろん、深夜帯においてもリアルタイムで検知・通知することが可能となり、緊急対応までの時間を大幅に短縮できます。夜間の居室内やトイレなど事故が発生しやすい場所において、AIは事故後の重症化を防ぐ役割を果たします。

また、クラウド連携によって、遠隔地にいる家族や介護スタッフが通知を受け取るシステムも構築可能です。少人数のスタッフでも複数の入居者を効率的に見守ることができ、現場の業務負担軽減にもつながります。

事後の映像確認・原因分析に役立つ

画像認識AIを活用した転倒検知は、転倒発生時の映像データを記録・保存できる点でもメリットがあります。転倒が発生した前後の映像を確認することで、なぜ事故が起きたのか、どのような動作が原因となったのかを詳細に分析することが可能になります。

これにより、再発防止や環境改善に向けた具体的な対策を講じることが可能です。例えば、転倒直前に床で滑った様子や、歩行時にふらつきが見られた場合には、床材の変更や手すりの設置といった物理的対策を提案できます。

複数人を同時に検知できる

転倒検知システムに画像認識AIを活用することで、映像内に映る複数人の動作を同時に解析できます。カメラ映像の中から複数人を個別に識別し、それぞれの動きや姿勢の変化をリアルタイムに検出可能です。

これにより、多数の入居者や患者が同じ空間にいる環境でも一人ひとりの安全を見守ることができます。職員の目が届きにくい死角でもAIが自動で異常動作を判定し、該当する人物にフォーカスできるため、迅速な対応につながります。

複数人対応の画像認識AIは、限られた人的リソースで多人数を見守る現場において、非常に実用性の高いソリューションといえるでしょう。

転倒検知にAIを導入する際の注意点

画像認識AIを活用した転倒検知は多くのメリットがありますが、導入時には以下の点に注意が必要です。

プライバシーに配慮したシステムを設計する

カメラによる常時監視は、高齢者施設や医療機関などの利用者にとって心理的な負担となる可能性があり、プライバシー保護の観点から慎重な設計が求められます。とくに居室内やトイレ周辺など、プライベートな空間での使用については、高い倫理的配慮が必要です。

そのため、画像データを骨格情報やシルエットに変換し、人物を特定できない形で分析を行う方式が推奨されます。また、映像を録画せずに検知時のみ情報を保存する設定や閲覧権限を限定する運用体制も有効です。

システム設計段階で、個人情報保護方針に準拠した技術的対策を講じることが、利用者と家族の安心感につながります。

AIの利便性を最大限に活かすためには、技術面だけでなく人間側の信頼醸成も並行して進める必要があります。プライバシーへの配慮は、転倒検知AIの実装を成功させるための前提条件といえるでしょう。

誤検知・見逃しのリスクがある

AIを用いた転倒検知は高精度な分析が可能ですが、完全な精度を保証するものではなく、誤検知や見逃しといったリスクが常にあります。

例えば、しゃがみ動作や寝転ぶ動作を転倒と誤認識するケースや、物陰や死角で転倒を検知できないケースが挙げられます。こうした誤判定は、不要な通知を増やしたり、緊急対応の遅れにつながるといった問題につながるでしょう。

そのため、導入前には検知精度の検証を徹底し、運用開始後も継続的なチューニングが必要です。現場で得られた映像データをもとに再学習を行うことで、環境や利用者の動作特性に合わせた最適化が可能です。

また、転倒検知AIに全面的に依存するのではなく、人による確認やセンサーとの併用など、多層的な安全対策を講じる必要があります。AIはあくまで補助的な監視ツールであり、現場スタッフの判断を支援するツールと位置付けることが大切です。

設置環境による精度差

画像認識AIを用いた転倒検知は、設置する環境によって検知精度に差が出ることがあります。カメラによる検出には、以下の要因が影響を与えます。

• 位置
• 角度
• 照明の明るさ
• 背景の構造

例えば、逆光や強い照明がある場所では人物の輪郭が認識しづらくなり、検知精度が低下する可能性があります。また、家具やパーテーションが多く配置された空間では死角が生じやすく、転倒した人物が映像から一時的に見えなくなるでしょう。

これを防ぐには、複数のカメラを適切に配置して視野を補完し、AIが分析しやすい映像データを提供することが重要です。

加えて、夜間の撮影には赤外線対応カメラを用いるなど、照明条件に応じた機器選定も必要です。導入前にはテスト運用を通じて環境の課題を洗い出し、必要に応じて配置や設定を見直すことが求められます。

家具や設備による「死角」ができないか、夜間や暗所での「照度」は十分か、窓からの「逆光」の影響はないかなど専門家と相談しながら最適なカメラ配置を計画する必要があります。

転倒検知にAIを導入している実例

転倒検知にAIを活用する取り組みは、すでに多くの現場で実用化されています。ここでは、実際に導入が進んでいる3つの事例を紹介します。

サンウェルズ：パーキンソン病専門施設に転倒検知システムを導入

株式会社サンウェルズは、パーキンソン病専門施設「PDハウス陣原」の全60室にグローリー株式会社とエコナビスタ株式会社が共同開発した転倒検知システム「mirAI-EYE（ミライアイ）」を導入しました。

パーキンソン病患者は姿勢反射障害やすくみ足などの症状により、一般高齢者と比較して転倒リスクが高いとされています。これらの症状は治療に反応しにくいため、転倒予防のための対応と適切なアセスメントの構築が求められています。

ミライアイは、赤外線3次元センサーと骨格認識技術を活用し、居室内での転倒を高精度に検知します。さらに、転倒に至るまでの行動データを蓄積し、転倒要因の分析や予防策の検討に活用されています。

ミライアイの導入により、転倒事故の早期発見や予防、スタッフの業務負担軽減など介護現場の質の向上が期待されています。

学研ココファン：スマートタウンで見守りAI画像解析システムを採用

大阪府吹田市に誕生した「Suita サスティナブル・スマートタウン（Suita SST）」は、多世代が共生する次世代型の街づくりを目指しています。この街にあるサービス付き高齢者向け住宅「ココファン吹田SST」では、パナソニック ホームズ株式会社と連携し、見守りAI画像解析システムを導入しました。

このシステムは、街に設置された8台の高解像度4Kカメラを活用し、以下のようなサポートが必要になるかもしれないユーザーをリアルタイムで検知します。

• 転倒者
• 滞留者
• 白杖を持つ人
• 車いす利用者

検知するとタウンマネジメントのスタッフにアラートが送信され、迅速な対応が可能となります。これにより、街全体の安全性が向上し、住民の安心感が高まりました。

さらに、感染症対策としてマスク着用の有無や体表面温度を非接触で検知するシステムを導入。また、顔認証技術を活用し、認知症の方の外出を検知してアラートを発信することで離設事故の防止にも貢献しています。

バルカー：骨格姿勢のみで転倒検知するAIシステム

株式会社バルカーは、研究開発エリアの安全管理強化を目的に、株式会社AXIVEが開発した転倒検知AIシステム「CareVision」を導入しました。このシステムは、骨格情報のみを解析対象とし、人物の映像を使用せずに転倒を検知する業界初の技術です。

CareVisionは、AIが取得した骨格データをもとに、転倒の有無をリアルタイムで判定できます。これにより、従業員の安全を確保しつつ、研究開発現場の機密情報を保護することが可能となりました。

また、転倒時の骨格データを記録・保存することで、事後の原因分析や再発防止策の検討にも活用されています。

導入に際しては、装着型センサーの手間やコスト、AIエッジデバイスの設置費用と精度の課題を考慮し、CareVisionの高精度な検知能力とリーズナブルな導入コストが評価されています。

CareVisionは、公益財団法人東京都中小企業振興公社の「次世代イノベーション創出プロジェクト2020助成事業」として開発され、東京都立産業技術研究センターによる検証も受けています。今後は、危険作業現場や無人駅、多機能トイレなど、人の目が届きにくい場所での活用が期待されています。

転倒検知についてよくある質問まとめ

まとめ

転倒検知における画像認識AIの活用は、非接触での見守りや24時間モニタリングなど多くのメリットを現場にもたらします。既に介護施設や医療機関で実用化が進んでおり、安全性向上と業務効率化の両立を実現しています。

しかし、その効果を最大限に引き出すには、プライバシー保護への配慮、設置環境の最適化、誤検知リスクへの対策など専門的な知見に基づいたシステム設計が不可欠です。自社の環境に最適なソリューションは何か、どのような運用体制を構築すべきかなど、より具体的な検討を進める際にはAI導入の専門家に相談することが成功への近道となります。

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